In der sich schnell entwickelnden Welt des Lieferkettenmanagements kann das Vertrauen auf veraltete Vorstellungen oder zu stark vereinfachte Strategien zu erheblichen Fehltritten führen. Aus diesem Grund ist die Anpassung von Prognosemethoden unerlässlich, um die vielfältigen und sich ständig ändernden Nachfragemuster effektiv zu steuern.

In diesem Artikel untersuchen wir, warum ein dynamischer Prognoseansatz für heutige Bedarfsplaner von Vorteil und notwendig ist, um Genauigkeit und Effizienz aufrechtzuerhalten. Seien Sie dabei, wenn wir Mythen über Nachfrageprognosen analysieren und die Bedeutung sich weiterentwickelnder Prognosetechniken in einer sich ständig verändernden Geschäftslandschaft hervorheben:

• Mythos Eins – Einheitslösung für Prognosen
• Mythos Zwei: Komplexität bedeutet ungenaue Prognosen
• Mythos Drei – Für die Erstellung einer genauen Prognose sind jahrelange historische Daten erforderlich

Tauchen wir ein…

Der Mythos der einheitlichen Prognosen

Die Vorstellung, dass eine einzige Prognosemethode für den gesamten Lebenszyklus eines Produkts ausreicht, ist ein weit verbreitetes Missverständnis in der Bedarfsplanung. Diese Idee berücksichtigt nicht die sich ständig verändernde Natur der Marktlandschaften und die unterschiedlichen Anforderungen verschiedener Produkte.

So wie ein Produkt verschiedene Phasen in seinem Lebenszyklus durchläuft, stellt jede Phase einzigartige Anforderungen, die maßgeschneiderte Prognoseansätze erfordern. Die Verwendung einer einzigen, unveränderlichen Methode während der gesamten Reise eines Produkts ist wirkungslos, ähnlich wie der Versuch, sich mit einer veralteten Karte in einem sich ständig verändernden Gelände zurechtzufinden.

Der Schlüssel liegt in der Einführung flexibler und dynamischer Prognosemethoden, die in der Lage sind, sich an Veränderungen in Markttrends, Verbraucherverhalten und Wirtschaftsfaktoren anzupassen. Eine solche Anpassungsfähigkeit ist für Unternehmen von Vorteil und unerlässlich, um in einem sich ständig weiterentwickelnden Markt einen Wettbewerbsvorteil zu wahren.

In jeder Phase der Produktlebensdauer, von der Markteinführung über die Reife bis hin zum endgültigen Verfall, sind unterschiedliche Prognosemethoden erforderlich. Es ist so, als würde man die sich ändernden Anforderungen eines Produkts im Laufe der Zeit verstehen. Das Erkennen und Anwenden dieser vielfältigen Methoden ist für eine genaue Vorhersage der Nachfrage von entscheidender Bedeutung und trägt dazu bei, praktische Probleme wie eine schlechte Bestandsverwaltung oder das Verpassen von Verkaufschancen zu vermeiden. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Prognosestrategien relevant und effektiv bleiben und mit der fließenden Dynamik des Marktes Schritt halten.

Prognosen angesichts der Volatilität

Wir gehen den zweiten Mythos über Nachfrageprognosen an und stellen uns der Herausforderung, Produkte mit unvorhersehbaren, niedrigen und unregelmäßigen Nachfragemustern vorherzusagen. Dieses Szenario stellt ein komplexes Rätsel dar Bedarfsplaner Da diese unregelmäßigen Muster nicht mit den konsistenten Trends übereinstimmen, für die die meisten herkömmlichen Prognosemethoden konzipiert sind. Diese Komplexität macht eine genaue Vorhersage jedoch nicht unmöglich.

Fortschrittliche Techniken wie die Modified Croston-Methode wurden speziell für diese unvorhersehbaren Nachfrageszenarien entwickelt. Diese Methode eignet sich hervorragend für Umgebungen, in denen sporadische oder ungleichmäßige Muster, einschließlich Zeiten ohne Nachfrage, den Nachfrageverlauf kennzeichnen. Durch die Untersuchung der Feinheiten von Nachfrageschwankungen – die Identifizierung von Spitzen, Tälern und Plateaus – kann die modifizierte Croston-Methode verborgene Muster aufdecken oder gemittelte Trends verwenden, um zukünftige Nachfragen genau vorherzusagen. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für Produkte, die keine regelmäßige Nachfragekurve aufweisen, und hilft Unternehmen dabei, ihre Bestands- und Ressourcenplanung besser an den tatsächlichen Marktanforderungen auszurichten.

Die Macht der Daten in der Prognose

Wir räumen mit einem weiteren der vielen Mythen über Nachfrageprognosen auf und befassen uns mit der Überzeugung, dass die Erstellung einer effektiven Prognose mehrere Jahre an historischen Daten erfordert. Umfangreiche historische Daten können zwar von Vorteil sein, genaue Prognosen sind jedoch optional. In vielen Fällen können kurzfristige Daten bei richtiger Analyse ebenso aufschlussreich für die Bedarfsplanung sein.

Hier kommt der Technik der attributbasierten Modellierung eine entscheidende Bedeutung zu, insbesondere für die Prognose neuer Produkte, saisonaler Angebote oder Produkte, die sich dem Ende ihres Lebenszyklus nähern. Diese Methode untersucht eine Reihe von Nachfrageprofilen, die auf der Grundlage verschiedener Attribute erstellt werden – etwa Produkteigenschaften, regionale Präferenzen oder saisonale Einflüsse.

Die Zuordnung dieser detaillierten Profile zu einzelnen Produkten und deren Anpassung anhand früher Marktrückmeldungen ermöglicht präzise und anpassbare Prognosen. Dieser Ansatz beweist, dass effektive Prognosen auch mit begrenzten historischen Daten erreicht werden können, indem man sich auf relevante Produktattribute konzentriert und Prognosen an aktuelle Marktsignale und Trends anpasst.

Stochastische Planung: Ein Game-Changer für intermittierende Nachfrage

Stochastische Planung ist eine Schlüsselstrategie zur Bewältigung der intermittierenden Nachfrage, einer häufigen Herausforderung im Ersatzteillager- und Großhandelsvertriebssektor. Diese Methode geht von der traditionellen deterministischen Prognose zu einem probabilistischen Modell über. Anstatt lediglich zu versuchen, die Nachfrage vorherzusagen, bewertet es die Wahrscheinlichkeit verschiedener Nachfrageszenarien und eignet sich daher ideal für den Umgang mit unregelmäßigen Nachfragemustern.

Der Ansatz umfasst drei Hauptbereiche: Schätzung der Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Nachfrage, Verständnis der Durchlaufzeitverteilung und Durchführung einer gründlichen Risikoanalyse. Es beginnt mit der Beurteilung der Wahrscheinlichkeit einer Nachfrage innerhalb einer bestimmten Wiederbeschaffungszeit auf der Grundlage historischer Daten und der Anpassung an unterschiedliche Nachfragemuster. Dies hilft bei der Vorbereitung auf unterschiedliche Nachfrageszenarien.

Darüber hinaus ist ein genaues Verständnis der Durchlaufzeit-Nachfrageverteilung von entscheidender Bedeutung, das über die Schwankungen der Kundennachfrage hinausgeht und auch die Durchlaufzeitschwankungen der Lieferanten einschließt. Mithilfe statistischer Methoden können Planer die Durchlaufzeitverteilung genauer bestimmen und so effektive Bestandsrichtlinien festlegen.

Schließlich erfordert die stochastische Planung die Bewertung der mit Unter- und Überbeständen verbundenen Risiken, damit Planer fundierte Entscheidungen treffen können, die die Lagerbestände mit der Nachfrage in Einklang bringen, insbesondere bei Artikeln mit hohen Margen oder Veralterungsrisiken.

Integration von DemandAI+ in Prognosestrategien

Logilität NachfrageAI+ ist eine fortschrittliche Lösung, die diese Prognosetechniken integriert, um den komplexen Anforderungen der modernen Bedarfsplanung gerecht zu werden. Benutzen künstliche IntelligenzDemandAI+ verbessert und automatisiert Prognosen, insbesondere für Produkte mit unterschiedlichen Nachfragemustern.

DemandAI+ integriert die stochastische Planung effektiv in sein Prognosesystem und ermöglicht so präzisere Vorhersagen, insbesondere für Produkte mit intermittierender Nachfrage. Das KI-gesteuerte System lernt kontinuierlich und passt sich an Marktveränderungen an, sodass die Relevanz und Genauigkeit der Prognosen erhalten bleibt.

DemandAI+ vereinfacht die Analyse umfangreicher Daten und mehrerer Variablen, die sich auf die Nachfrage auswirken. Es automatisiert die Auswahl geeigneter Prognosemethoden für verschiedene Phasen des Produktlebenszyklus und Marktbedingungen. Dies verbessert die Prognosegenauigkeit und spart Zeit und Aufwand für Bedarfsplaner, sodass sie sich auf strategische Initiativen konzentrieren können.

Nutzen Sie erweiterte Prognosen für eine zukunftsfähige Bedarfsplanung

Herkömmliche Methoden der Bedarfsplanung sind für den aktuellen, schnelllebigen Markt nicht mehr ausreichend. Unsere Untersuchung gängiger Prognosemythen unterstreicht die Notwendigkeit flexiblerer, innovativerer und anpassungsfähigerer Prognosetechniken. Fortschrittliche Methoden, einschließlich stochastischer Planung und Tools wie DemandAI+, sind unbestreitbar wichtig für eine effektive Bedarfsplanung.

Die Zukunft der Bedarfsplanung erfordert ein Engagement für Anpassung, Innovation und kontinuierliches Lernen. Lassen Sie sich nicht von den Mythen über Nachfrageprognosen zurückhalten. In Zukunft werden die erfolgreiche Integration modernster Technologie und ein umfassendes Verständnis komplexer Nachfragemuster für ein effektives Lieferkettenmanagement von entscheidender Bedeutung sein. Jetzt ist es an der Zeit, unsere Prognosestrategien weiterzuentwickeln, um auf Marktveränderungen zu reagieren und unsere Marktposition aktiv zu beeinflussen.